Day: July 21, 2015

Regresi logistik / model logit, dalam statistika digunakan untuk prediksi probabilitas kejadian suatu peristiwa. Contoh yang dibahas kali ini adalah mengenai penentuan penerimaan pengajuan kredit sepeda motor baru berdasarkan kelompok data yang sudah ada.
Algoritma ini merupakan pengembangan dari Regresi Logistik dengan teknik Gradient Descent yang sudah pernah dibahas sebelumnya. Tujuan Regresi Logistik yang standar adalah untuk memprediksi sebuah nilai jawaban dari beberapa kriteria, dan nilai tersebut hanya dapat dikonversi menjadi salah satu dari 2 jawaban yang tersedia. Pada kasus sebelumnya, nilai jawaban ditampung ke dalam sebuah kriteria hasil, dan nilai tersebut dikonversi menjadi jawaban Diterima atau Ditolak.
Multi Regresi Logistik memungkinkan prediksi jawaban tidak hanya 1 kriteria hasil, melainkan 2 atau lebih kriteria hasil, mirip dengan nilai output pada algoritma jaringan seperti Algoritma JST (Jaringan Saraf Tiruan) / ANN (Artificial Neural Networks) dan Algoritma RBF (Radial Basis Function), sehingga dapat digunakan untuk menyelesaikan kasus yang membutuhkan nilai output lebih dari satu untuk menentukan jawaban.